Takamune Watanabe
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Takamune Watanabe
@kyousinST
少ないフォローでリアルを語る パーソナルトレーナー(店舗トップ4年)→医療系専門学校卒|学校NSCA-CSCS 海外政府認定校・姿勢評価・解剖生理学講師
Katılım Nisan 2020
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Sabitlenmiş Tweet

「『AIに聞けばわかる事を
なんで勉強するんですか?』
という質問への答えを真剣に考えなければならない」
とGoogle educationのイベントへ登壇していた方が言っていました。
私は
「AIに聞かないとわからない状態ではそれはまだあなたの知識ではないので勉強する必要があります」という答えをいつも生徒や受講生へ言っています。
「AIに聞けばわかる」というのは
認知階層で言ったら1階です。
この認知階層には6階まであるので
AIが本領を発揮するのは3階以上だと思っています。
Takamune Watanabe@kyousinST
新しく学校に入った1年生の皆さん AIの使用はおすすめできません。 しっかりと教科書を読み 先生に質問をして、暗記をしてください 医療系の専門学校であれば尚更です。 皆さんの受験する試験は AIの活用を一切考慮されてないからです。 教科書、暗記、先生への質問 そうした2年間を過ごせば 3年目は延々とAIを使い倒して勉強ができます。
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記憶を考えれば、AI と人の違いがわかる〜「思い出す脳」の話〜|渡邊鷹宗 @kyousinST note.com/translatorheal…
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数字の「0」
これがなければAIはおろか
パソコンすら生まれてない
しょー/kiwami運営@gamann77
これまでの人類の発明の中で、個人的にAIが1番すごいと思います。 それに並ぶくらいすごい発明ありますか??
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健康に対して「更新」という概念があるのが残念に思う。
「元々備わっているものがわかってきた」
に対して「最新科学ではこう!!」
だと、後者の方が注目を得やすいから仕方のないことなのかもしれないけど。
SNSの弊害だよなぁ
本来健康には「流行り」とか「ブーム」は
あってはいけないんだよ
骨しゃぶり@honeshabri
AI時代に残りやすいのは、特定のノウハウよりも、人間・制度・技術・歴史のような基礎構造に関する知識であるというのは同意。だが、「脳」「認知」「健康」って更新が早くて、賞味期限は短いのでは? それこそ500年前に書かれた「脳」「認知」「健康」の本で、今でも使えるのはどれくらいあるのか
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@koikenya1189 AIは元々人間の手続き的作業を自動化させたいという着想から始まってるので
chat AIではそこの本質は変わらないと思っております。
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AIと人の違いを運動指導の専門家の視点から書きました。
AI界の若き先駆者の方々にも読んでいただければと思います。
完全無料です。
「運動の予測」という視点から見れば
ヒトのそれはAIを遥かに凌駕していると思います。
運動を考えれば、AI と人の違いがわかる|渡邊鷹宗 @kyousinST note.com/translatorheal…
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最近モニョモニョとスキルやキャリアで悩んでること、どうしよ⋯というようなこと、開発や制作受託業界でこれから起きそうな予想をメモってみた。あと本の宣伝。
writing... AI企業が「受託」を始めた日。エンジニア、PM、デザイナーはどうこの先生きのこるか
note.com/fladdict/n/nd4…
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誰かこっち方面で一緒に仕事できる人いませんか??
自分のやっている事を後から公式や企業が発表する状況が多発します。
個人ではスピードは勝つけど
広める力で大敗するので何にもできません。
だからこそニッチというのはわかるのですが、、、

Google Cloud Japan@googlecloud_jp
Google 公式、Agent Skills リポジトリを発表 → goo.gle/48W4Qb0 Firebase や Gemini API、BigQuery、GKE などの Google Cloud プロダクトに関する最新の専門知識に関するスキル情報を、必要なときにだけ読み込むため、コンテキストの肥大化を抑えられます。 #GoogleCloudNext
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@FunatoJunya ナノバナナでもこんなテイストの資料が
生成されるの知りませんでした
やはり専門家の視点で読んで噛み砕くのが大事ですね。
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@kyousinST Geminiを使ってnano bananaで作成しました!
そのままPDFのまま入れると出てくる画像が文字化けします!
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論文をAIでまとめてくれるのはありがたいが、間違いがある。
結局自分で読まないといけない。
可視化できるのはありがたい。
使い分けをしていくのが大切!
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20180176/

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